汉英跨语言检索系统中的关键词提取与转换技术

"汉英跨语言检索系统中关键词提取方法的研究" 本文主要探讨了在汉英跨语言检索系统中如何有效地进行关键词提取，以提升检索效率和准确性。研究由东南大学影像科学与技术实验室的陈文君和於文雪共同完成。关键词提取模块是该系统的核心组成部分，它包括中文关键词的提取和翻译转换两个步骤，为后续的检索过程提供关键信息。 首先，文章介绍了通过改进的Dijkstra算法来解决中文检索语句的分词问题。Dijkstra算法通常用于寻找图中两点间的最短路径，在这里被创新性地应用到汉语分词中，以找出最合适的词语切分，从而将无明显边界的汉字串转换为有意义的词序列。这个过程对于理解和处理中文文本至关重要，因为中文不像英文那样有明显的空格分隔单词。 接着，研究利用汉英双语词典进行了关键词的翻译转换。在中文关键词提取后，需要将其转换成对应的英文词汇，以便在英文文档中进行匹配。这一过程涉及到了语法分析和词义理解，确保关键词的准确转换，满足跨语言检索的需求。 关键词提取是解决用户以自然语言描述问题与搜索引擎以关键词为基础的检索技术之间矛盾的关键。用户倾向于使用自然语言提问，而跨语言检索系统通过提取语句中的核心概念（关键词）来理解用户的查询意图，从而跨越语言障碍。尤其在汉语和英语这两种广泛使用的语言间，跨语言检索系统有着广泛的应用前景。 作者指出，汉语的特殊性在于其词与词之间没有明显的分隔，这给分词带来了挑战。同时，汉语句子的语法结构也影响了关键词的提取。例如，名词短语和实义动词常常包含句子的主要信息，而介词短语和助动词则提供辅助信息。因此，关键词提取需要考虑到这些语义特征，以提取出最具代表性的词汇。 实验结果显示，采用本文提出的方法提取的关键词能够满足检索需求，证明了这种方法的有效性和实用性。这篇研究论文对提升汉英跨语言检索系统的性能和效率提供了有价值的理论支持和实践指导，为解决信息时代语言检索难题提供了新的思路。